(Invited) Isolating an Individual Ion Emitter and Light-Induced Tunneling Upconversion
Notice bibliographique
Résumé
This talk will review two recent discoveries made in my group. Single Photon Emitters: Intrigued by the promise of single-photon quantum technologies, many have studied the properties of single ion defect emitters, particularly lanthanides in a crystal matrix (including praseodymium, cerium, and erbium). I will report on a way of reliably isolating individual erbium ion emitters in nanocrystals with the potential for 100% individual emitter yield in post-selection. We used a nanoplasmonic (metal nanostructure) aperture optical tweezer to reliably isolate individual erbium ion emitters in individually trapped NaYF4 nanocrystals. The nanoplasmonic aperture solved two major problems: (1) it enhanced the emission rate so that single ions could be detected reliably in a short time, and (2) it isolated the single Er containing nanocrystal from the other nanocrystals in solution. This new demonstration follows our recently published work showing 400× increased emission using the nanoapertures. Light-Induced Upconversion Emission: Upconverted light from nanostructured metal surfaces can be produced by harmonic generation and multi-photon luminescence; however, these are very weak processes and require extremely high field intensities to produce a measurable signal. Here we report on bright emission, 5 orders of magnitude greater than harmonic generation, that can be seen from metal tunnel junctions due to light-induced inelastic tunneling. Like inelastic tunneling light emission, which was recently reported to have 2% conversion efficiency per tunneling event, the emission wavelength recorded varies with the local electric field applied; however, here the field is from a 1560 nm femtosecond pulsed laser source. Finite-difference time-domain simulations of the experimental conditions show the local field is sufficient to generate tunneling-based inelastic light emission in the visible regime. This phenomenon is promising for producing ultrafast upconverted light emission with higher efficiency than conventional nonlinear processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».